Cloud Days Tokyo 2016ダウンロード資料

Oracle Database 12c
Transforming Data Management
ディスク・ベース から
インメモリー・データベースへ
オラクルコーポレーション
マスター・プロダクトマネジャー
マリア・コルガン
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• 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明する
ものです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約
にも組み込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機
能を提供することをコミットメント（確約）するものではないため、購買決定
を行う際の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載さ
れている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により
決定されます。
OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。
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Announcing Oracle Database 12c Release 2 on Oracle Cloud
• ご利用可能なサービス
– Exadata Express Cloud Service
• 近日中にリリース予定
– Database Cloud Services
– Exadata Cloud Machine
OracleはOracle Database 12c Release 2 on Oracle Cloudの機能をご紹介します。オンプレミス・リリースの
リリース時期についてはOpen Worldのしばらく後にアナウンス予定です。
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Transformation:
ディスク・ベース からインメモリー・ データベース
インメモリー・データベースへ
ディスク・ベースから
• ディスクI/O削減に最適化
• CPUサイクル削減に最適化
• ディスク指向 データ・フォーマット
• メモリー指向 データ・フォーマット
• バッチ分析
• リアルタイム分析
Buffer Cache
Of on Disk Data
Buffer Cache
Of on Disk Data
Pure In-Memory
Column Store
SALES
SALES
SALES
Row
Format
Row
Format
Column
Format
SALES
SALES
SALES
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Oracle Database In-Memoryの開発ゴール
リアルタイム分析
100X
100X
混在ワークロードの
高速化
Transactions
リアルタイムでの
ビジネス意思決定
リスク・フリー
容易な実装
Analytics
OLTPシステムでの
分析処理
実績あるスケール・アウト、 アプリケーションの改変不要
可用性、セキュリティ
メモリー量に非依存
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ロー・フォーマット vs. カラム・フォーマット
SALES
ロー
(行)フォー
マット
Query
Query
– 例：注文データの挿入と検索
– 少数の行(ロー)と多数の列(カラム)を高速処理
Query
SALES
カラム
(列)フォー
マット
 OLTP 処理を得意とするロー・フォーマット
 分析処理を高速化するカラム・フォーマット
– 例：都道府県毎の売上合計のレポート
– 少数の列(カラム)と多数の行(ロー)を高速処理
今まではどちらか一方を採用すると、他方は犠牲となっていた
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ブレークスルー: デュアル・フォーマット
バッファ・キャッシュ
Newインメモリー
列ストア
• 同じ表をロー(行)とカラム(列)
の双方のフォーマットで保持
SALES
SALES
ロー・
フォーマット
カラム・
フォーマット
SALES
• 同時に利用可能であり、トラ
ンザクションの一貫性も担保
• 分析・レポート処理は新規の
インメモリー列フォーマットを
使用
• OLTP 処理は実績あるロー・
フォーマットを使用
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Oracle In-Memory Columnar Technology
Pure In-Memory Columnar
SALES
• ピュア・インメモリー列フォーマット
• 非永続的、ロギングなし
• 素早いデータ変更: 高速なOLTP
• テーブルまたはパーティション単位で
有効化
• 必要なデータのみインメモリ
•
SALES
通常2倍から20倍のデータ圧縮率
• あらゆるハードウェア上で利用可能
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分析クエリーのあらゆる側面で向上
CPU
Load
multiple
region
values
Vector Register
データ・スキャン
ジョイン
インメモリー集計
HASH JOIN
CA
CA
CA
Vector
Compare
all values
an 1 cycle
CA
• メモリーの速度
• スキャンとフィルタは
必要なカラムに限定
• ベクター・インストラク
ション(CPU命令)
テーブル A
テーブル B
•スター・ジョインを10倍高速
なカラム・スキャンに変更
•大きな表は、小さな表に一
致する値にてスキャン
•インメモリー・レポート・アウ
トラインが作成され高速な
スキャンと並行で同時に値
が集計される
•レポート作成が高速に
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Database In-Memory あらゆるサイズにスケール
スケール・アウト
•複数サーバーにスケール・
アウトし、CPUとメモリを増加
•インメモリー・クエリをサー
バー間でパラレル実行
スケール・アップ
•大きなSMPマシンに
スケール・アップ
•NUMAに最適化済
フラッシュ、ディスクとの組合せ
Hottest
Data
Active
Data
Cold Data
DRAM
PCI FLASH
DISK
•コスト効率が最適な層へ
データを配置
•同時に達成:
• DRAMの
スピード
• フラッシュの I/O
• ディスクの コスト
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Database In-Memory: 確かな実績のある可用性
Data Guard & GoldenGate
•
ピュア・インメモリー・フォーマットは、
オラクルのストレージ・フォーマット、ロギン
グ、バックアップ、リカバリなどを変更しない
•
実績あるオラクルの可用性テクノロジーが
そのまま利用可能
•
あらゆる障害からの保護
RAC
ASM
•
ノード、サイト、データ破損、人的エラー、その他
RMAN
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Database In-Memory: 独自のフォールト・トレランス
• ストレージ・ミラーリングに類似
• インメモリー・カラムを別ノード
上に複製
• 表/パーティション単位で有効化
• 例えば、最新データのみ
• アプリケーションには透過的
Only Available on Engineered Systems
• 複製を使うことで、障害発生後
のダウンタイムを除く
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Database In-Memory: 容易な実装
適用が簡単
データ移行不要
100% 互換
すべての機能
簡単な利用
アプリケーションの
改変不要
SQLに制限なし
複雑な設定なし
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1. カラムストア・サイズの
設定
2. 表にインメモリー属性を
宣言
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In-Memoryによる
データ・ドリブンな
ビジネス意思決定の
高速化
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Database In-Memory お客様事例
AT&T WiFi – データ・ウェアハウス
Villeroy & Boch – SAP BW
• Business Objectsレポートが100倍高速化
• SAP BW COPAクエリー 30 -33倍高速化
• ETLプロセス が50%高速化改善した
• SAP Transaction listクエリー 4 - 4,800倍高速化
• SAP Business Objects レポートへの変更なし
• コストがかかり、かつ、リスクがあるS4/Hana
へのアップグレードを回避
BOSCH – SAP CRM
Die Mobiliar – 混合ワークロード
• カスタム・インデックスを全て削除
• Netezzaシステムを使用中止
• 分析的なクエリー: 2-20倍高速化, DML: 2-3X
高速化
• 分析的なクエリーが 50-200倍高速化
• データベース・サイズが大幅に削減
• アプリケーションの変更は必要無し
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いつ、どのように
インメモリーを
使うべきか
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Database In-Memoryを最大に使いきるには
どのような場合に使えるかを理解する
• スポーツ車は移動を速くしますが会議を速くするものではありません!
• インメモリーは分析的なデータ・アクセスを高速化。以下ではない:
– ネットワーク・ラウンド・トリップ、ログオン/ログオフ
– パース(parse)、PL/SQL、複雑な関数の呼び出し
– データ処理 ('アクセス(access)'の反対の意味での)
• 複雑なジョインや集計処理で、それらの処理に入る前にあまり多くのデータがふるい落とされてい
ない(filtered)場合
– ローディング、および、1回のみのSELECT – ステージング表、ETL、 一時表
ボトルネックを理解しましょう!
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Database In-Memoryを最大に使いきるには
運転手も重要
• 動いたり止まったりの交通は避けましょう
– データベースの中で行の集合としてデータを処理する
– アプリケーション中で1行ずつ処理しない
• 前もって計画し、そして最短経路を選びましょう
– オプティマイザの助けを得る: DBMS_STATSを使用して最新状態を反映したオプティマ
イザ統計を収集する
• 全てのシリンダを使う
– パラレル実行を有効化する
– インメモリーではストレージのボトルネックは無くなるため、より高いパラレル度での
実行でさらに高速化
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Database In-Memoryの使いどころ
OLTPシステム
レポーティング
データ・ウェアハウス
レポーティング
In-Memory Column Store
In-Memory Column Store
ETL
SALES
Staging Layer
Foundation Layer
3rd Normal Form
Performance Layer
STAR SCHEMA
ODS
Pre-Cal KPIs
• OLTP データの直接参照することでリアルタイム・
レポーティングを可能にする
• スター・スキーマおよび事前計算された KPI
• ETLプロセスのデータ抽出部分を高速化する
• Foundation層 の全て、または、一部分
• 別のODSを用意する必要性を取り除く
• ダッシュボードのパフォーマンスを向上させる
• 応答時間が重要で第3正規形に直接アクセスする分析ワークロード
• ステージング/ETL/一時データは良い候補ではない
• 一度だけ書き出し一度だけ読み取るデータはインメモリーには不向き
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もっと情報を得るなら
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追加の情報源
ソーシャル・メディア等
https://twitter.com/db_inmemory
https://blogs.oracle.com/in-memory/
https://www.facebook.com/OracleDatabase
http://www.oracle.com/goto/dbim.html
ホワイト・ペーパー
• Oracle Database In-Memory White Paper
•Oracle Database In-Memory Aggregation Paper
• When to use Oracle Database In-Memory
• Oracle Database In-Memory Advisor
ビデオ
• In-Memory YouTube Channel
• Managing Oracle Database In-Memory
• Database In-Memory and Oracle Multitenant
• Industry Experts Discuss Oracle Database In-Memory
• Software on Silicon
ブログ
• Oracle Database In-Memory Blog
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Q&A
ご質問ございましたらお気軽に お立ち寄りください。
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もちろん、無償。どんなことでも、ご相談ください。
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